生成AI導入後の
"運用の混乱"を、整理する。

GPT・Claude・Geminiの使い分け、コスト管理、利用ルール、社内定着まで。 Roundaがデータ基盤・LLM導入支援の知見と、検証基盤「RoundaChat」を組み合わせ、 企業の生成AI活用を現実的に前に進めます。

全社契約ありきではなく、少人数チーム・特定業務から検証できます
SECTION 02 / 課題

よくある課題

ChatGPTを導入しただけで、AI活用が進まない理由。

01

モデル選定ができない

GPT、Claude、Geminiのどれが自社業務に合うか判断できず、検討が止まっている。

02

部署ごとに使い方がバラバラ

個人利用は進んでいるが、組織としてナレッジが溜まらず、属人化している。

03

コストや利用状況が見えない

どの用途にどれだけ費用がかかっているか、社内に対して説明できない。

04

セキュリティ・ルールを決めきれない

入力してよい情報、権限、利用範囲の整理が不十分なまま運用が始まっている。

05

PoCで止まってしまう

検証は一通り行ったが、現場業務や既存データとの接続まで進められていない。

06

個人利用から組織利用へ進めない

全社契約に踏み切る判断材料が不足し、意思決定が長期化している。

生成AI導入の本質的な課題は、ツール選定ではなく、業務・データ・運用ルール・定着の設計にあります。
SECTION 03 / アプローチ

Roundaの解決アプローチ

支援とプロダクトを組み合わせ、AI活用を"検証"から"運用"へ。

01 PILLAR

課題整理・ユースケース設計

現場業務をヒアリングし、生成AIを使うべき領域・使わない方がよい領域を整理します。

02 PILLAR

モデル比較・PoC

GPT・Claude・Geminiなどを業務要件ごとに比較し、品質・速度・コスト・運用性を検証します。

03 PILLAR

運用設計・定着支援

利用ルール、権限、コスト管理、プロンプト共有、教育・ワークショップまで支援します。

RoundaChat の位置づけ

この比較・検証・運用を実際に行うための、チーム向け基盤です。少人数から導入でき、Roundaの支援メニューと組み合わせて利用できます。

SECTION 04 / プロダクト

RoundaChatでできること

複数LLMの比較・共有・管理を、ひとつに。

検証フェーズで必要な機能を、最小構成で揃えています。

01

GPT・Claude・Geminiを横断比較

同じプロンプトで複数モデルを比較し、業務ごとの向き不向きを確認できます。

02

コストの可視化

1回答ごとのコストやトークン数を確認し、費用対効果を社内に説明しやすくします。

03

チームで評価・共有

プロンプト、出力、評価を共有し、属人的なAI利用を組織知に変えます。

04

権限・利用管理

管理者、メンバー、閲覧者などのロールを設計し、組織利用に対応します。

05

安全な運用基盤

APIキー管理、組織ごとのデータ分離、MFAなど法人利用に必要な要素を備えます。

06

マルチモーダル入力

テキストに加え、画像・PDFなど複数の入力形式に対応し、業務での実用性を高めます。

RoundaChatの詳細ページを見る
SECTION 06 / プロセス

導入ステップ

小さく始めて、段階的に社内展開する。

STEP 01

無料相談・課題整理

現在のAI利用状況、社内課題、検討中のツールをヒアリングします。

STEP 02

ユースケース選定

効果が出やすい業務、検証すべき業務、避けるべき業務を整理します。

STEP 03

比較・検証

少人数チームで複数モデルを利用し、品質・コスト・使い勝手を確認します。

STEP 04

運用ルール設計

権限、入力ルール、利用上限、評価方法を設計します。

STEP 05

定着・拡張

教育、ワークショップ、RAGや業務システム連携などへ展開します。

SECTION 07 / ユースケース

ユースケース

こんな場面で活用できます。

情シス・DX推進

全社AI導入前の準備

複数モデルを比較し、利用ルールや管理方法を検討する。投資判断に必要な材料を揃える。

経営企画

費用対効果の説明

生成AI活用の用途別コストや効果を整理し、経営会議で説明可能な状態にする。

事業部門

現場業務での実用性検証

営業資料、議事録、調査、FAQ、ナレッジ検索など、現場業務で使えるかを検証する。

開発・プロダクト

API利用・実装方針

LLM APIの利用方針、モデル選定、RAGやAIエージェントの実装方針を検討する。

コンサル・SIer

提案材料の準備

クライアント向けに、LLM比較・PoC・提案材料を効率的に作成する。

人事・教育部門

社内AIリテラシー向上

部門別のリテラシーレベルに合わせた研修設計と、定着のためのワークショップを実施する。

支援実績

BtoB SaaS

社内ナレッジ活用基盤の構築支援

従業員 100-300名 / PoC〜MVP
製造業

複数LLM比較とユースケース選定

従業員 1000名以上 / 戦略策定
SIer・コンサル

LLM活用ワークショップの設計

従業員 300-1000名 / 教育・定着
バックオフィス

AIチャット運用ルール設計

従業員 100-300名 / 運用設計
SECTION 08 / 強み

Roundaが選ばれる理由

データ基盤からLLM活用まで、一気通貫で支援できる。

01

データ基盤と生成AIの両方を理解

生成AI活用は、モデル選定だけでなく、データ整備・業務理解・システム連携が重要です。Roundaはデータ基盤構築の知見を持ち、両面から設計できます。

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02

実装と運用まで見据えた提案

PoCで終わらせず、現場に受け入れられる形でMVPや運用設計まで支援します。検証後の定着フェーズが課題になりにくくなります。

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03

自社プロダクトを使った検証環境

RoundaChatにより、議論だけでなく実際の比較・評価・管理まで行えます。意思決定に必要な定量データを短期間で揃えられます。

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04

教育・ワークショップまで対応

導入後の社内展開、利用定着、部門ごとの活用支援まで対応します。「使われない」状態にならないための施策を併走します。

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SECTION 09 / 提供形態

料金・提供形態

まずは課題整理から、ご相談ください。

ご相談内容に応じて、最適な支援メニューをご提案します。 RoundaChat単体での試用も可能です。

  • 生成AI導入診断01
  • モデル比較・検証支援02
  • RoundaChatを使った少人数チーム検証03
  • PoC・MVP構築04
  • 社内教育・ワークショップ05
  • データ基盤・RAG連携支援06
SECTION 10 / FAQ

よくある質問

FAQ

はい、可能です。少人数チームでの試用・検証もご利用いただけます。一方で、モデル選定や運用設計に不安がある場合は、Roundaの導入支援と組み合わせてご利用いただくことをおすすめします。
特定のモデル・プロバイダーに閉じず、複数LLMを比較・検証できる点が特徴です。全社契約前に、業務ごとの向き不向きやコスト感を確認できます。導入後の運用設計や教育まで含めた伴走支援も併せて提供しています。
可能です。むしろ、方針が固まる前の課題整理・ユースケース選定からご支援できます。現状ヒアリングを通じて、優先度の高い領域から段階的に進めていきます。
可能です。Roundaではデータ基盤やLLM活用支援も行っているため、社内ナレッジ活用やRAG構築も含めてご相談いただけます。データ整備が前提となる場合は、その設計から伴走します。
可能です。生成AIの基礎理解、部門別活用、プロンプト設計、AI活用定着に向けたワークショップを、組織の状況に合わせてご提案できます。
初回ヒアリングから1〜2週間程度で、課題整理と支援メニューのご提案を行います。緊急性の高いご相談はその旨お伝えいただければ、可能な範囲で対応いたします。

まず、現状の整理から始めませんか。

生成AI導入・運用についての課題やご検討状況を伺い、 次の一歩を一緒に整理します。30分の無料相談からお気軽にどうぞ。